【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日，中國科學(xué)院合肥物質(zhì)院等離子體所EAST團隊主動束光譜組在等離子體關(guān)鍵參數(shù)診斷研究方面取得新進展，相關(guān)研究成果發(fā)表于國際知名學(xué)術(shù)期刊Nuclear Fusion上。
等離子體離子溫度和旋轉(zhuǎn)速度是評估聚變實驗的重要參數(shù)之一,對等離子體穩(wěn)定性和約束性能有重要影響。如何實現(xiàn)等離子體離子溫度和旋轉(zhuǎn)速度的快速精確測量一直是聚變裝置穩(wěn)定高參數(shù)運行所面臨的關(guān)鍵技術(shù)問題之一。
該研究基于EAST裝置上的X射線晶體譜儀(XCS)獲得等離子體光譜數(shù)據(jù),并利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)了等離子體旋轉(zhuǎn)速度和離子溫度剖面的快速預(yù)測。研究團隊開發(fā)了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)兩種模型,用于實時計算弦積分離子溫度。通過部分的交叉驗證方法，證明了模型的預(yù)測結(jié)果與目標(biāo)值之間的強相關(guān)性。值得注意的是，團隊所開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的計算速度顯著提高,超過傳統(tǒng)方法計算速度的10倍以上。此外，模型還具備對輸入數(shù)據(jù)范圍和誤差的自動識別能力，為提升診斷系統(tǒng)的智能化水平奠定了基礎(chǔ)。最后,CNN還被用于預(yù)測弦積分旋轉(zhuǎn)速度剖面和局域的離子溫度剖面,驗證了該模型的魯棒性。需要指出的是,此模型算法不局限于特定的診斷系統(tǒng)和物理模型,可以較為快捷地移植并應(yīng)用于多種診斷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析過程。
等離子體所博士研究生林子超為論文第一作者,張洪明副研究員、王福地助理研究員和呂波研究員為論文的通訊作者，等離子體所是第一完成單位。上述研究工作獲得國家自然科學(xué)基金和國家磁約束聚變研究專項等項目的資助。
圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測離子溫度數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)算法結(jié)果對比
圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測離子溫度剖面與傳統(tǒng)算法結(jié)果對比
圖3 傳統(tǒng)算法計算離子溫度剖面與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算耗時對比
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